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OpenVLA-OFT

news 来源：原创 2025/5/23 4:49:21

TL;DR

  • 2025 年斯坦福提出的 OpenVLA 工作的续作 OpenVLA-OFT，优化 VLA 能够有效适应新的机器人平台和任务，优化的技术主要有并行解码、动作块处理、连续动作、L1 回归和（可选的）FiLM 语言调节

Paper name
Fine-Tuning Vision-Language-Action Models: Optimizing Speed and Success

Paper Reading Note

Paper URL:

  • https://arxiv.org/pdf/2502.19645

Introduction

背景

  • 为了在新型机器人和新任务中顺利部署，微调仍然是关键步骤
  • 现有方案 OpenVLA 的关键限制
    • 推理速度慢（3-5赫兹），不适合高频控制
    • 在双臂操作器上执行任务不可靠

本文方案

  • 提出了 OpenVLA-OFT（Optimized Fine-Tuning优化微调配方），结合了并行解码与动作块、连续动作表示，以及L1回归学习目标

    • 通过并行解码结合动作块（chunking），不仅大幅提升推理效率，还能提高下游任务的成功率，并带来更灵活的输入输出规格；
    • 连续动作表示相比离散表示进一步提升了模型质量；
    • 采用 L1 回归目标微调 VLA，与基于扩散的微调方法在性能上相当，但训练收敛速度更快，推理速度也更高效。

  • 微调的效果和模型推理效率都有提升

    • 在标准的 LIBERO 仿真基准测试和真实双臂 ALOHA 机器人精细操作任务上进行了实验。在 LIBERO 中，OpenVLA-OFT 在四个任务组中达到了平均 97.1% 的成功率，超过了微调后的 OpenVLA 策略（76.5%）和 π0 策略
    • 在 8 步动作块设置下实现了 26 倍的动作生成速度提升
    • 真实 ALOHA 任务中，结合 FiLM 方法强化了语言指令理解，称为 OFT+。OpenVLA-OFT+ 成功执行了诸如折叠衣物、根据用户指令操作食材等复杂双臂任务。平均成功率上，超越了微调后的VLA（π0 和 RDT-1B）和主流从零训练的模仿学习策略（Diffusion Policy 和 ACT）多达15%（绝对值）
      在这里插入图片描述

Methods

OpenVLA 回顾

  • 在 Open X-Embodiment数据集的 100 万集数据上微调 Prismatic 视觉语言模型（VLM）而创建的 70 亿参数的操作策略

  • 每个时间步预测 7 个离散的机器人动作标记：3 个用于位置控制，3 个用于方向控制，1 个用于夹爪控制。

  • 采用下一个标记预测作为学习目标，并使用交叉熵损失，类似于语言模型

  • 动作分块

    • 先前的研究表明，动作分块——即预测并执行一系列未来动作而不进行中间重规划——可以提高许多操作任务中策略的成功率。然而，OpenVLA 的自回归生成方案使得动作分块不切实际，因为即使生成单个时间步的动作在 NVIDIA A100 GPU 上也需要 0.33 秒。对于大小为 K 个时间步的动作分块和动作维度 D，OpenVLA 需要 KD 次顺序解码器前向传播，而不是没有分块时的 D 次传播。这种 K 倍的延迟增加使得在原始公式下，动作分块对于高频机器人不切实际。本文将介绍一种并行生成方案，以实现高效的动作分块。

VLA 微调设计优化

模型结构及训练策略优化
  • 并行解码：利用双向 attention，一次性生成所有 actions
    • 以空动作嵌入作为输入，并用双向注意力替换因果注意力掩码，从而使解码器能够同时预测所有动作。从 D 次顺序传播减少到单次传播，其中 D 是动作维度
    • 并行解码自然扩展到动作分块：要预测多个未来时间步的动作，我们只需在解码器的输入中插入额外的空动作嵌入，这些嵌入随后被映射为一系列未来动作。对于大小为K的分块，模型在一次前向传播中预测KD个动作，吞吐量增加了K倍，同时几乎不影响延迟。并行解码在理论上可能不如自回归方法具有表现力，但本文的实验表明，在各种任务中并没有性能下降。
  • 离散 action token 改为连续的 action 设计，对比以下两种设计
    • 基于softmax的标记预测处理的离散动作：每个动作维度被归一化到[−1, +1]并均匀离散化为256个bin。语言模型解码器的最终隐藏状态被线性投影为logits，然后通过softmax操作形成动作标记的概率分布
    • 由多层感知机（MLP）动作头直接生成的连续动作：最终隐藏状态则通过一个单独的动作头MLP直接映射为归一化的连续动作
  • 学习目标，对比以下：
    • 离散动作：next-token prediciton
    • 连续动作：L1 回归，最小化预测动作和真实动作之间的平均 L1 差异
    • 连续动作：diffusion (和 diffusion policy 文章类似)，策略通过逆向扩散逐渐去除噪声动作样本以产生真实动作
      在这里插入图片描述
  • 采用了特征线性调制（FiLM）增强语言跟随能力：将语言嵌入注入到视觉表示中，使模型更多地关注语言输入
    • 计算任务描述中的语言嵌入 x 的平均值，并将其投影以获得缩放和偏移向量 γ 和 β。这些向量通过仿射变换对视觉特征F进行调制：FiLM(F|γ, β) = F̂ = (1 + γ) ⊙ F + β
      在这里插入图片描述

Experiments

LIBERO 实验

  • 使用四个任务套件：LIBERO-Spatial、LIBERO-Object、LIBERO-Goal 和 LIBERO-Long，每个套件在 10 个任务中各提供 500 个专家演示，以评估策略在不同空间布局、物体、目标和长程任务上的泛化能力
    在这里插入图片描述

  • 实验配置

    • 为非扩散方法训练 5 万至 15 万次梯度更新，扩散方法（由于收敛较慢）训练 10万至25万次，批量大小为 64-128，使用 8 张 A100 或 H100 GPU。
    • 每隔 5万步测试一次模型，并报告每次运行的最佳表现。
    • 策略的输入为一张第三人称图像和一条语言指令。
    • 使用动作分块（action chunking）的方法，分块大小 K=8

  • 模型效果评测

    • 并行解码（Parallel Decoding, PD）和动作分块（Action Chunking, AC） 是实现高频率控制（25-50+ Hz）的必要条件。并行解码和动作分块不仅提高了吞吐量，还显著提升了性能，相比自回归 OpenVLA 策略，平均成功率提高了 14%（绝对值）。在 LIBERO-Long 套件上提升尤为明显，表明动作分块有助于捕捉时间依赖性并减少累积误差，从而使任务执行更加平滑和可靠。
    • 连续动作变体比离散动作变体的成功率又提高了 5%（绝对值），这可能是因为连续动作预测具有更高的精度。
    • L1 回归和扩散变体性能相当，说明高容量的 OpenVLA 模型即便使用简单的 L1 回归，也能有效建模多任务动作分布。
      在这里插入图片描述

  • 模型性能评估

    • 在 NVIDIA A100 GPU 上对每种模型变体进行 100 次查询，测量平均延迟（生成一个动作或动作块的时间）和吞吐量（每秒生成的动作数）。输入是一张 224x224 像素的图像和一条示例语言指令（例如：“捡起字母汤罐头放进篮子里”）。
    • 并行解码将 7 次顺序前向传递合并为一次，从而使延迟减少、吞吐量提高了 4 倍。
      增加动作分块（K=8）虽然使延迟增加了 17%（因为解码器的注意力序列更长），但结合并行解码后，总体吞吐量提升达 26 倍。
    • 连续动作（L1 回归）变体效率变化微小，而扩散变体由于需要 50 次去噪步骤，导致延迟是其他方法的 3 倍，但通过并行解码和分块，仍然实现了 2 倍以上的吞吐量提升。这意味着尽管动作块之间的暂停更长，但扩散变体仍比原始自回归 (OpenVLA) 更快完成机器人任务。
    • 在 OpenVLA 中引入额外输入（如机器人本体感知状态和腕部摄像头图像）进行验证，使视觉 patch 嵌入数从 256 翻倍到 512。尽管输入序列长度大幅增加，微调后的 OpenVLA 策略仍保持了高吞吐量（71.4 Hz）和低延迟（0.112 秒）
      在这里插入图片描述

真实机器人平台测试

  • ALOHA 是一个真实的双臂操作平台，具有高频控制能力。包含两只 ViperX 300 S 机械臂、三个摄像头视角（一个俯视，一个安装在每只手腕上）以及机器人状态输入（14 维关节角）组成。控制频率为 25 Hz（从原始的 50 Hz 降低，以加快训练速度，同时保持平滑控制），动作表示为目标绝对关节角。这种设置与 OpenVLA 的预训练条件有显著差异，后者只包括单臂数据、单一第三人称摄像视角、无机器人状态输入、低频率控制（3-10 Hz）以及相对末端执行器位姿动作。这种分布变化对模型适应性提出了挑战。

  • 设计了四个任务，用于测试可变形物体操作、长时间技能、工具使用和基于语言的控制能力

    • “fold shorts”（叠短裤）：在桌子上进行连续两次双臂折叠，将白色短裤叠好
    • “fold shirt”（叠T恤）：通过多次同步双臂折叠，将白色 T 恤叠好，考验接触丰富的长时操作。
    • “scoop X into bowl”（把 X 舀入碗中）：左臂将碗移动到桌子中央，右臂用金属勺舀指定的配料（葡萄干、杏仁和绿 M&M 糖，或椒盐卷饼）。
    • “put X into pot”（把 X 放入锅中）：左臂打开锅盖，右臂放入指定物品（青椒、红椒或黄玉米），然后合上锅盖。

  • 微调后能取得最优效果，需要注意的是 FiLM 在这里的重要性非常大
    在这里插入图片描述

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Conclusion

  • OpenVLA 的续作，主要优化 VLA 能够有效适应新的机器人平台和任务，优化的技术主要有
    • 并行解码、动作块处理、连续动作、L1 回归和（可选的）FiLM 语言调节
  • 本文的实验主要是在微调任务中做的，尚不清楚 OFT 的优势能否有效扩展到预训练阶段
  • 仿真平台和实际平台中对模型有不同的需求
    • 在 ALOHA 平台的实验中，发现 OpenVLA 在没有 FiLM 的情况下表现出较差的语言理解能力，尽管在 LIBERO 仿真基准测试中并未出现此类问题。

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编程日记 2025/5/23 6:09:09

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目录 一、业财融合在财务管理中的运用概括 二、促进财务决策科学化 1. 传统财务决策的局限性 2. 业财融合助力财务决策科学化 三、加强成本控制 1. 传统成本控制的不足 2. 业财融合实现精准成本管控 四、优化资金管理 1. 传统资金管理的问题 2. 业财融合优化资金配置…...

编程日记 2025/5/23 3:56:06

C#核心知识

委托 如何声明一个委托&#xff1a;通过 【delegate 返回值类型 委托名称】 的格式来定义 如何使用一个委托&#xff1a;使用new关键字&#xff0c;并传入和声明委托的构造相同的方法名&#xff0c;比如&#xff1a;new 委托名称(与委托的参数和返回值相同的一个方法名) 如何…...

编程日记 2025/5/23 4:32:28

[多彩数据结构] 笛卡尔树

[多彩数据结构] 笛卡尔树 定义 笛卡尔树&#xff0c;就是一棵树&#xff08;废话&#xff09;中存两个信息&#xff0c;为 ( w , i ) (w,i) (w,i)。其中 k w e i g h t , i i d kweight,iid kweight,iid。 即 w w w 存的是节点的值&#xff0c; i i i 存的是编号。 每…...

编程日记 2025/5/23 5:37:18

【Spark入门】Spark RDD基础：转换与动作操作深度解析

目录 1 RDD编程模型概述 1.1 RDD操作分类 2 常用转换操作详解 2.1 基本转换操作 2.2 键值对转换操作 2.3 复杂转换操作 3 动作操作触发机制 3.1 常见动作操作 3.2 动作操作性能对比 4 RDD执行机制深度解析 4.1 惰性求值原理 4.2 任务生成过程 5 性能优化实践 5.1 …...

编程日记 2025/5/19 12:44:33

一文了解 模型上下文协议（MCP）

MCP&#xff08;Model Context Protocol&#xff0c;模型上下文协议&#xff09;是由Anthropic公司于2024年11月推出的一项开放标准协议&#xff0c;旨在解决大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;与外部数据源和工具之间的通信问题。其核心目标是通过提供一个标准化的接口&…...

编程日记 2025/5/23 7:34:13

每日算法-250428

每日算法 - 2024年4月28日 记录今天完成的几道 LeetCode 算法题。 1877. 数组中最大数对和的最小值 题目描述: 思路 贪心策略。 解题过程 为了最小化所有数对和中的最大值&#xff0c;直观的想法是避免让两个较大的数相加。因此&#xff0c;最优策略是将数组中最小的元素…...

编程日记 2025/4/29 14:35:36

【“星瑞” O6 评测】 — CPU llama.cpp不同优化速度对比

前言 随着大模型应用场景的不断拓展&#xff0c;arm cpu 凭借其独特优势在大模型推理领域的重要性日益凸显。它在性能、功耗、架构适配等多方面发挥关键作用&#xff0c;推动大模型在不同场景落地 1. Kleidi AI 简介 Arm Kleidi 成为解决这些挑战的理想方案&#xff0c;它能…...

编程日记 2025/4/29 14:35:35

Redis 常见问题深度剖析与全方位解决方案指南

Redis 是一款广泛使用的开源内存数据库&#xff0c;在实际应用中常会遇到以下一些常见问题&#xff1a; 1.内存占用问题 问题描述&#xff1a;随着数据量的不断增加&#xff0c;Redis 占用的内存可能会超出预期&#xff0c;导致服务器内存不足&#xff0c;影响系统的稳定性和…...

编程日记 2025/4/29 14:34:34

在g2o图优化框架中，顶点（Vertex）和边（Edge）的定义与功能的区别

在g2o图优化框架中，顶点（Vertex）和边（Edge）是构建优化问题的核心组件，两者的定义与功能存在以下关键区别： 1. 作用与本质差异 顶点（Vertex） 代表待优化的变量，例如： 位姿（如VertexSE3Expmap表示3D位姿，包含平移和旋转）空间点坐标（如VertexPointXYZ表示3D点）参数…...

编程日记 2025/5/23 7:23:23